典型文献
BP神经网络在水泥土无侧限抗压强度预测中的应用
文献摘要：
无侧限抗压强度是水泥土力学性能的重要指标,由于试样制作需要大量的时间,因此研究者常采用间接方式来估计强度指标.为了能有效预测抗压强度,本研究采用BP神经网络算法,基于室内试验的135组无侧限抗压强度结果,建立抗压强度与影响因素(水泥种类、标号、掺入比、凝期以及水灰比)的5-8-1网络模型结构.试验结果表明,BP神经网络具有良好的预测能力,且训练精度高,收敛速度快,能对输入及输出参数有较好的映射,预测值与试验值的误差最大仅为19.54％.
文献关键词：
水泥土;无侧限抗压强度试验;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蔡金轩;孟凡星
作者机构：
长江大学,湖北 荆州 434023
文献出处：
引用格式：
[1]蔡金轩;孟凡星-.BP神经网络在水泥土无侧限抗压强度预测中的应用)[J].河南科技,2022(24):18-22
A类：
B类：
水泥土,抗压强度预测,土力学,强度指标,神经网络算法,室内试验,水泥种类,标号,掺入比,水灰比,模型结构,预测能力,收敛速度,输出参数,无侧限抗压强度试验
AB值：
0.24788
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